아기 울음소리는 부모를 걱정하게 만든다. 이런 아기 울음소리를 AI를 이용해 알아듣고 정상적인 것과 이상한 울음소리를 구별하는 연구가 진행 중이라고 한다.
아기가 배가 고프거나 아프거나 컨디션이 나빠지면 운다. 물론 부모의 관심을 끌기 위해 울기도 한다. 숙련된 부모나 전문가라면 아기 울음소리의 의미를 어느 정도는 이해할 수 있어 울음소리의 의미를 정확하게 인식할 수 있다고 생각한다. 그런데 다양한 의미를 가진 유아의 울음소리에서 나는 주파수적 영역에서의 음성 특징을 분석하고 유아가 울고 있는 이유를 인식하는 연구를 노던일리노이대학 전기공학 리촨 류이(Lichuan Liu) 교수 연구팀이 진행 중이다.
연구팀은 선형예측 코딩을 이용해 유아의 울음소리에서 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 등 형태로 소리의 특징을 추출해낸다. 또 압축 센싱을 통해 추출한 대량 데이터를 효율적으로 처리한다. 음성 데이터는 시끄러운 환경에서 녹음했다면 필요한 요소와 불필요한 요소가 뒤섞여 처리가 어려워진다. 하지만 압축 센싱은 불규칙한 데이터를 기반으로 신호를 재구성하는 과정을 거쳐 소음이 섞인 음성 데이터를 처리하는 데 도움이 된다.
이런 데이터를 처리해 연구팀은 유아의 울음소리를 감지하고 인식할 수 있는 자동 음성 인식 기능을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 개발하는데 성공했다. 이 알고리즘은 유아의 정상적인 울음소리와 이상한 울음소리를 구별해낸다. 물론 유아의 울음소리를 인식하는 걸 전문으로 한다기보다는 유아의 울음소리가 가진 보편적 의미를 읽을 수 있는 것이다.
이 알고리즘은 유아가 우는 이유와 울음소리가 어떻게 급한 것인지 더 잘 이해하기 위한 방법으로 이용할 수 있는 것이다. 연구팀은 특별한 언어처럼 다양한 울음소리에 건강 관련 정보가 많이 존재하고 있으며 소리 신호 차이로 정보 차이를 알려준다면서 이런 차이는 울음소리의 특징 차이에 의해 표현되는데 정보를 인식하고 활용하는 특징을 추출해 이 중 필요한 정보를 수집할 필요가 있다고 밝히고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.